[发明专利]超参数阈值范围确定方法、装置、存储介质及电子设备

权利要求书

1.一种超参数阈值范围确定方法，其特征在于，包括：

在基于第一训练数据集对模型进行的多次训练过程中，获取每次训练过程所使用的目标超参数值作为第一目标超参数值，以及获取每次训练后所得模型的评估指标值作为第一评估指标值；

根据所述第一目标超参数值和所述第一评估指标值，确定目标超参数的阈值范围。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述第一目标超参数值和所述第一评估指标值，确定目标超参数的阈值范围，包括：

获取多个第一目标超参数估计值，其中，所述第一目标超参数估计值大于获取到的所述第一目标超参数值中的最小值、且小于获取到的所述第一目标超参数值中的最大值；

根据所述第一目标超参数值和所述第一评估指标值，利用高斯过程回归模型分别预测在每个所述第一目标超参数估计值下所述模型的评估指标的最大值，该最大值作为所述第一目标超参数估计值对应的第二评估指标值；

以每个所述第一目标超参数估计值为横坐标点、每个所述第一目标超参数估计值对应的所述第二评估指标值为纵坐标点，通过非线性拟合法确定相应拟合曲线的波峰；

将各波峰按照对应的纵坐标值从大到小进行排序，获取排名靠前的m个波峰，其中，m为大于或等于2的整数；

将所述排名靠前的m个波峰对应的横坐标值中的最小值、最大值分别确定为所述目标超参数的阈值范围的下限值、上限值。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述获取多个第一目标超参数估计值，包括：

将多个所述第一目标超参数值按照数值大小进行排序；

将排序后的、每相邻的两个第一目标超参数值的平均值确定为所述第一目标超参数估计值。

4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述根据所述第一目标超参数值和所述第一评估指标值，利用高斯过程回归模型分别预测在每个所述第一目标超参数估计值下所述模型的评估指标的最大值，包括：

根据所述第一目标超参数值和所述第一评估指标值，利用高斯过程回归模型分别预测在每个所述第一目标超参数估计值下所述模型的评估指标的高斯分布的均值和方差；

分别根据在每个所述第一目标超参数估计值下的所述均值和所述方差，通过以下公式，确定在每个所述第一目标超参数估计值下所述模型的评估指标的最大值：

z_{1_h}＝μ_{1_h}+C·δ_{1_h}

其中，z_{1_h}为在第h个第一目标超参数估计值下所述模型的评估指标的最大值；μ_{1_h}为在第h个第一目标超参数估计值下所述模型的评估指标的高斯分布的均值；δ_{1_h}为在第h个第一目标超参数估计值下所述模型的评估指标的高斯分布的方差；C为预设的置信度。